灰关联决策案例分析(一)(图)表

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灰色关联决策案例分析

在上一期中,小编已经详细介绍了灰色关联决策法的步骤。本期小编将结合具体案例验证所提方法的合理性和客观性,并对结果进行对比分析。

案例介绍

为评估某区域内五个大行业的创新能力灰色关联分析计算实例演示,从行业从业者、管理者和相关行业部门聘请专家。评估结果如下表所示:

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将五个大行业作为决策评价方案,形成方案集A={A1,A2,A3,A4,A5},五个决策评价指标分别设置为C1,C2,C3,C4,C5分别从左到右。属性集C,Cj下方案Ai的指标值如下,所有指标值构成决策矩阵X。

做决定的过程

第一步:对矩阵X进行归一化,得到的归一化决策矩阵Y如表3-2所示。接下来,求矩阵Y的正负理想解决策向量,分别为:

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Step 2:找出矩阵Y中每个决策属性值的正负优势,构造正负优势矩阵S+和S-,如下两个表所示:

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Step 3:对于决策属性权重,根据文献给出的指标权重向量代入优化模型,进一步优化调整。使用.0求解模型,参数决策值的正显性重要性为0.5,目标权重的重要性为0.5,得到的综合权向量w为:

Step 4:由相关度计算公式计算各决策方案的综合相关度,分别为:

根据以上计算结果,方案的排序为A4>A2>A5>A3>A1。由此可以得出,创新能力最强的行业为A4,五个行业的创新能力排序为:A4>A2>A5>A3>A1。

对比分析

通过分析评价结果。A4产业的综合关联度远高于其他产业,应将A4产业视为其他产业的创新示范产业;并通过综合关联度分析,将5个大型产业的创新能力分为4个层次。第一层次是A4行业,第二层次是A2行业和A5行业,第三层次是A3行业,第四层次是A1行业灰色关联分析计算实例演示,所有低等级标签行业都应该向高标签行业学习;进一步通过正负优势矩阵从评价指标分析行业创新能力。可以发现,二级产业在科研基础和制度完善方面有待加强;三级产业经济基本指标表现不佳。因此,应加强经济基础建设;而四级产业需要全方位加强。

英语学习

案例:为了a中的5个大,从 , , , , 和 中雇用,如下表所示:

5个大尺度作为-集合A={A1,A2,A3,A4,A5},5个-从左到右分别为C1,C2,C3,C4,C5,其中设置C, Cj 下 Ai 的索引为 ,且所有索引为 X。

– :

第一步:X,Y如表3-2.接下来,Y的理想和理想,分别是

步骤2:Y中各值的和,S+和S-的和,如表3-3和表3-4所示;

步骤3:将 , 给定的索引, 放入模型 to 和 。使用.0求解模型,值为0.5,值为0.5.的w为:

第 4 步:每个 – 来自 ,它们是:

综上所述, 的 为 A4>A2>A5>A3>A1. 与 的 可以为 A4,五者的顺序为:A4>A2>A5>A3 >A1.

: 由 . A4的比其他的要多。, A4 可以作为其他的。之后,5个大的可以变成4个。一级A4,一级A2和A5,三级A3,一级A1。

所有低级都向高级学习;从 中通过 的 和 ,可以发现-tier 需要在 和 方面;基本的第三层,be的;并且 -level 需要在所有。

英文翻译:谷歌翻译

参考:

[1] 牛宇飞. 三参数区间灰数信息下的多属性决策方法研究[D]. 河南农业大学, 2018.

文章来源:http://www.toutiao.com/a7018907072062358020/

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